Clip ViT B 32 Vision

🚀 ONNX版clip-ViT-B-32圖像分類模型

本項目是 sentence-transformers/clip-ViT-B-32 的ONNX移植版本，可用於圖像分類和相似度搜索任務，為相關應用提供高效、準確的圖像特徵提取能力。

🚀 快速開始

本模型適用於圖像分類和相似度搜索場景。下面將展示如何使用 FastEmbed 庫配合該模型進行推理。

💻 使用示例

基礎用法

from fastembed import ImageEmbedding

images = [
    "./path/to/image1.jpg",
    "./path/to/image2.jpg",
]

model = ImageEmbedding(model_name="Qdrant/clip-ViT-B-32-vision")
embeddings = list(model.embed(images))

# [
#   array([-0.1115,  0.0097,  0.0052,  0.0195, ...], dtype=float32),
#   array([-0.1019,  0.0635, -0.0332,  0.0522, ...], dtype=float32)
# ]

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。